预训练模型是先前已在大型数据集上训练并准备使用的神经网络。开发人员可以利用预先训练的模型来执行图像识别、自然语言处理或语音识别等任务，而不是从头开始训练模型。
这些模型已经从其训练数据中学习了重要特征，并且可以进行微调或直接用于特定应用，从而减少了训练所需的时间和资源。常见的示例包括ResNet、BERT和GPT等模型。
预训练模型对于标记数据有限的任务特别有用，因为它们提供了一个起点，并且可以很好地推广到不同但相关的问题。
什么是前馈神经网络？
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向量搜索的使用场景有哪些？
矢量搜索可以通过更准确和有效地处理客户查询来显着增强客户支持系统。通过利用向量嵌入，这些系统可以理解客户查询的语义含义和上下文，从而提供更相关且针对个人需求量身定制的响应。
矢量搜索在客户支持中的主要好处之一是它能够提高信息检索的准确性。
什么是文本分类？
3D人脸识别创建人脸的三维模型以提高准确性和鲁棒性。与依赖平面图像的2D人脸识别不同，3D方法使用结构光相机或立体视觉系统等专用传感器捕获深度信息。
该过程开始于收集3D面部扫描，其包括关于表面几何形状和轮廓的数据。系统创建表示面部的3D
近似搜索的权衡是什么？
“近似搜索是一种在信息检索和数据库中使用的技术，旨在找到与用户查询相近但并不完全相同的结果。这种方法的主要权衡在于准确性与性能之间。在进行近似搜索时，系统常常为了提高速度而牺牲一定程度的精确性。例如，在大型数据集中，近似搜索算法由于计算复杂